Руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной



Pdf көрінісі
бет155/304
Дата10.10.2024
өлшемі8,54 Mb.
#206058
түріРуководство
1   ...   151   152   153   154   155   156   157   158   ...   304
Байланысты:
А. Наследов - SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных - 2011


глава 16).
Дисперсионный анализ
с двумя факторами
Как было показано в предыдущей главе, дисперсионный анализ (ANOVA) опреде-
ляет статистическую достоверность различия между выборками путем сравнения 
их средних значений. Чтобы получить представление о двухфакторном ANOVA, 
сначала немного вернемся назад и обобщим наши знания об однофакторном 
ANOVA. Мы сравнивали три класса (переменная 
класс
) по уровню выраженности 
переменной 
тест1
. «Однофакторность» анализа заключалась в том, что деление на 


Дисперсионный анализ с двумя факторами 
199
группы производилось по градациям одной независимой переменной (
класс
). Для 
однофакторного ANOVA в SPSS существует специальная упрощенная команда 
Однофакторный
дисперсионный
анализ
. Команды подменю 
Общая
линейная
модель
позволяют выполнять однофакторный, двухфакторный, трехфакторный и т. д. ана-
лизы, однако обращение с ними несколько сложнее.
В этой главе мы будем использовать файл 
ex022.sav
. В качестве зависимой пере-
менной мы возьмем переменную 
Слова
, а роль независимых будут играть перемен-
ные 
Инт
и 
Ч_ряда
. Мы попытаемся определить степень влияния переменных 
Инт

Ч_ряда
и их взаимодействия 
Инт 
×
Ч_ряда
на распределение значений переменной 
Слова
. Такая схема анализа может быть лаконично обозначена как ANOVA 2 
×

(Интонация 
×
Часть ряда). Исследование позволит получить ответы на перечис-
ленные ниже вопросы.
Существует ли главный эффект фактора 
f
Инт
, то есть существует ли значимое 
различие в продуктивности воспроизведения всего ряда из 24 слов в зависи-
мости от интонационного выделения середины ряда и какова степень этого 
различия?
Существует ли главный эффект фактора 
f
Ч_ряда
, то есть существует ли зна-
чимое различие в продуктивности воспроизведения трех частей ряда (начала, 
середины и конца) и какова степень этого различия?
Существует ли взаимодействие переменных 
f
Инт
и 
Ч_ряда
, то есть зависит ли 
влияние одной из этих переменных от уровней (значений, градаций) дру-
гой?
Таким образом, двухфакторный дисперсионный анализ позволяет проверить три 
гипотезы: две о главном эффекте и одну о взаимодействии факторов. Ответы на 
два первых вопроса можно было бы получить, дважды применив однофактор-
ный дисперсионный анализ. Специфика многофакторного анализа проявляет-
ся в содержании третьего вопроса, который касается взаимодействия факторов. 
Взаимодействие двух факторов означает, что влияние одного из них проявляет-
ся по-разному на разных уровнях другого фактора. Весьма полезным для интер-
претации взаимодействий является построение диаграмм средних значений для 
каждой ячейки таблицы сопряженности независимых переменных. Мы займемся 
построением диаграмм в конце этой главы. На диаграммах будут представлены 
все значения вне зависимости от степени их значимости, что позволит нам более 
ясно представлять, почему воздействие одних переменных оказывается значимым, 
а других — нет. Более детально проблема взаимодействия будет рассмотрена на 
примере при обсуждении результатов.
SPSS позволяет включить в окно вывода средние значения всех выборок, соот-
ветствующих всем возможным сочетаниям градаций факторов (в данном случае 

×
3 = 6), а также вычислить F-величины и соответствующие p-уровни. По этим 
характеристикам мы сможем судить о степени влияния каждой из независимых 
переменных на распределение зависимой переменной и о взаимодействии неза-
висимых переменных.




Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   151   152   153   154   155   156   157   158   ...   304




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет